餐饮推荐用户行为与餐厅评价数据集RestaurantRecommendationUserBehaviorandRestaurantRatingData-mobasshir
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮推荐, 用户行为, 餐厅评价, 地理位置, 商家分类, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自餐饮推荐平台的用户行为数据和餐厅评价信息，旨在支持个性化推荐模型构建与市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据包含用户和餐厅的地理位置信息，但未明确具体区域，可用于分析地理位置对推荐结果的影响。
数据维度：数据集包括用户ID、性别、用户和餐厅的经纬度信息、餐厅类别、配送费用、服务距离、佣金、是否可配送、折扣率、语言、餐厅排名、餐厅评分、餐厅标签以及餐厅ID等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_100k.csv和test_100k.csv两个文件，方便数据处理和分析。数据经过预处理，字段清晰，便于直接使用。
来源信息：数据来源于餐饮推荐平台的用户行为和餐厅信息，经过匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于餐饮推荐系统、用户行为分析、市场趋势研究等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于推荐系统、用户行为分析、地理位置对用户选择的影响等方面的学术研究。例如，研究用户偏好、构建个性化推荐模型，分析不同地理位置对餐厅选择的影响。
行业应用：为餐饮行业、外卖平台提供数据支持，可用于优化餐厅排名、个性化推荐、市场营销策略制定等。
决策支持：支持餐饮企业进行市场分析、选址决策、用户画像构建等，帮助企业更好地了解用户需求，提升经营效率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐算法和用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户行为与餐厅评价之间的关系，优化推荐算法，提升用户体验，并为餐饮行业提供数据驱动的决策支持。
